00:00:00 スケジューリングの複雑さについての紹介
00:02:30 航空宇宙における相互依存とサービスレベルの課題
00:06:14 材料とリソースについての議論
00:13:15 日常のスケジューリングの課題と人間の制約
00:20:45 効率的なスケジューリングのためのアルゴリズムの導入
00:28:30 航空宇宙における緊急対策とAOG価格
00:36:02 スケジューリングの影響に対する数学的な視点
00:43:47 タスクスケジューリングの複雑さと制約
00:50:17 スケジューリングの最適化における計算能力の活用
00:57:39 MROにおけるFIFOの制約の批判
01:04:15 サプライチェーンにおける意思決定と自動化

要約

最近のインタビューで、LokadのコミュニケーションディレクターであるConor DohertyとCOOのSimon Schalitは、航空宇宙の航空機製造およびMRO(メンテナンス、修理、オーバーホール)業務を中心に、Lokadのスケジューリング最適化の突破口について話し合いました。彼らは、伝統的な方法では管理が困難な、多数の相互依存する部品、スキル、および設備の調整の複雑さを強調しました。Lokadのアプローチは、材料の請求書(BOM)からリソースの請求書(BOR)へのシフトです。必要なすべてのリソース(部品、スキル、設備)とその変動性を考慮するため、この包括的な視点は重要です。部品はリードタイムの変動性の影響を受ける場合があり、スキルは人員の利用可能性に依存し、設備は使用中または修理中の場合があります。Lokadは計算アルゴリズムを利用して迅速に実用的な解決策を生成し、財務リスクと停止時間を最小限に抑えることができます。この自動化と人間の戦略的な洞察の統合は、複雑な環境での効率的かつ効果的なスケジューリングに不可欠です。

詳細な要約

最近のLokadでのインタビューで、コミュニケーションディレクターのConor DohertyとCOOであり、サプライチェーンサイエンスの責任者でもあるSimon Schalitは、特に航空宇宙部門でのスケジューリング最適化の複雑さについて探求しました。この会話では、Lokadが航空機製造およびメンテナンス、修理、オーバーホール(MRO)業務において達成した重要な突破口が強調されました。

Conorは、製造業や修理業界におけるスケジューリングの複雑さを強調しながら、舞台を設定しました。予測不可能に変化する部品、ツール、人員の広範なネットワークを管理することは困難な課題であることを指摘しました。Simon Schalitは、航空宇宙の例を使ってこの複雑さを詳しく説明しました。航空機エンジンのような複雑なものを製造または修理するタスクでは、多数の部品、スキル、設備を調整する必要があります。彼は、他のサプライチェーンセグメントでは意思決定が独立して行われることが多いのに対し、MROおよび製造業では、特に航空宇宙では、すべての要素が相互に依存していると強調しました。100個の部品のうち1つでも欠けてしまうと、他の99個の部品は無意味になり、プロセス全体が停止します。

Simonは、この相互依存性により、従来の材料の請求書(BOM)の視点からより包括的なリソースの請求書(BOR)のアプローチへのシフトが必要であると説明しました。BOMはタスクに必要な部品をリストアップしますが、BORはすべての必要なリソース(部品、スキル、設備)を含みます。この包括的な視点は重要であり、各リソースの利用可能性と変動性を考慮しています。たとえば、部品はリードタイムの変動性の影響を受ける場合があり、スキルは人員の利用可能性に依存し、設備は使用中または修理中の場合があります。

ConorとSimonは、このアプローチの実践的な影響について議論しました。従来のMROの設定では、日々の計画はしばしば部品と人員の利用可能性に基づいてスケジュールを手動で調整することが多いです。この方法は一般的ですが、複雑で相互に依存する変数を扱うため、効率が悪くエラーの発生しやすいです。Simonは、スケジュールのわずかな変更でも連鎖的で予測不可能な影響が生じることを強調し、最適な計画を実現することが困難であると述べました。

その後の会話は、計算アルゴリズムがこれらの課題に対処する上で果たす役割に移りました。Simonは、Lokadのアルゴリズムがすべてのリソースの現在の状態を考慮して、十分に良い解決策を迅速に生成できると説明しました。この能力は、ダウンタイムの1分1秒が高価な航空宇宙産業において重要です。アルゴリズムの強みは、さまざまな「もしも」のシナリオをシミュレートし、企業が異なる意思決定や緊急対策の財務的な影響を理解するのに役立つことです。

Conorは、目標は完璧な解決策を見つけることではなく、財務リスクを最小限に抑え、現在のリソースの状況を反映した実用的な解決策を見つけることだと強調しました。Simonも同意し、利用可能なリソースに基づいて新しいイベントのシーケンスを迅速に生成する能力が財務への影響を最小限に抑えるために重要であると述べました。

議論はまた、FIFO(先入れ先出し)などの従来のヒューリスティックスの制約についても触れました。FIFOはシンプルで高速ですが、異なるタスクの財務的および戦略的な重要性を考慮していません。Simonは、各タスクの特定の文脈と制約を考慮するより微妙なアプローチが、効果的なスケジューリングには必要であると主張しました。

結論として、SimonとConorは、計算ツールを人間の戦略的な洞察力と統合する重要性を強調しました。人間は戦略的な計画に優れていますが、大規模な運用のスケジューリングの細かい複雑さを処理する能力はありません。アルゴリズムを活用することで、企業はより効率的で財務的に健全なスケジューリングの意思決定を行うことができます。

Simonは、サプライチェーンの意思決定の未来は、特に航空宇宙のような複雑な環境での自動化にあると断言しました。彼は、Lokadのアプローチが、粒度の細かい意思決定に必要な計算能力と人間の専門家による戦略的な監視を組み合わせた、製造および修理産業におけるスケジューリング最適化の課題に対する堅牢な解決策を提供していると強調しました。

フルトランスクリプト

Conor Doherty: Lokadへようこそ。スケジューリングは、製造および修理産業における最も複雑な概念の1つです。なぜなら、部品、ツール、人々の巨大なネットワークを管理する必要があり、そのネットワークは瞬時に変化する可能性があるからです。

今日のゲスト、Simon Schalitは、LokadのCOO兼サプライチェーンサイエンス部門の責任者であり、彼のチームがこの問題に取り組んだ方法について話し合うためにスタジオに参加しました。今日私たちが話したのは主に航空宇宙のスケジューリングについてでしたが、今日議論したことはどんな製造業にも同様に適用されます。いつものように、このビデオが気に入ったら「いいね」を押して、YouTubeチャンネルを購読し、LinkedInでフォローしてください。それでは、Simon Schalitとの今日の会話をお楽しみください。

今日のトピックは、スケジューリングの最適化とサプライチェーンサイエンスチームがその分野での突破口を持つために行った包括的な取り組みについてでした。では、その詳細に入る前に、あなた自身の視点から、具体的な例として航空宇宙を取り上げて、私たちのエンジニアチーム、サプライチェーンサイエンスチームが解決しようとしているスケジューリングの問題は具体的に何ですか?何が問題なのですか?

Simon Schalit: では、航空宇宙、MRO、または製造の例を取り上げましょう。飛行機や飛行機の大きなセグメント(例えばエンジン)などの規模のものを製造または修理しようとする場合、非常に複雑なものに直面します。エンジニアリングの観点からも複雑ですが、割り当てられたタスクを実行するために必要な部品、スキル、設備の数を考えるだけでも非常に複雑です。

L4 ほとんどのサプライチェーンのセグメントでは、意思決定を行う際には、このような考え方があまり有害ではないと言えるでしょう。例えば、私がアイテムAを購入することを決めた場合、アイテムAが在庫切れであっても、アイテムBやアイテムCを販売することはできます。何らかの影響はあるかもしれませんが、一般的にはそうです。つまり、独立して考えることはあまり有害ではありません。

MROや製造に関しては、特に航空宇宙環境では、これは完全に真実ではありません。例えば、エンジンを修理するためには100個の部品が必要であり、そのうち1つが欠けているだけで、それらの部品がまったくない場合と同じくらい進展することはありません。

Conor Doherty: どういう意味ですか?

Simon Schalit: なぜなら、エンジンはまだ飛行機は飛べないからです。99個あっても、飛行機はまだ飛べません。ですから、各部品を持つことを試みるべきではなく、すべての部品と、実際に必要な場所とタイミングで利用可能なすべてのリソースを持つ必要があります。そうでなければ、何もできません。

そして実際に、それは問題を完全に変えます。なぜなら、もし「99%のサービスレベルを持っている」と言っても、ほとんどの企業のほとんどの人々が「それはまあまあ高いサービスレベルだ」と言うでしょう。99%のサービスレベルを独立して見ると、かなり高いです。しかし、もし「100個の部品が必要で、それぞれの部品について99%のサービスレベルを持つ」と言っているなら、つまり、私がそれらが必要な時点でそこにある確率が100回中99回であると言っているなら、実際にはこの非常に単純なケースの結合されたサービスレベルは非常に低くなります。40%以下になります。

つまり、99%のサービスレベルであっても、100個の異なる部品やリソースが利用可能でなければ、修理や製造の手順を実行できない可能性は実際には偶然ではなく、通常のことです。実際には50%以上の確率で起こる可能性があります。これは通常のサプライチェーンの意思決定とは非常に異なる世界にあなたを置きます。問題が発生することが通常であり、例外ではない世界です。ですから、この点に対して供給チェーンと供給チェーンの意思決定プロセスをレジリエントに構築する必要があります。これはまったく異なる話題です。

Conor Doherty: 了解です。そして、少し用語を区別したいと思います。部品について話し始め、その後リソースについて話し始めました。おそらくそれらを同義語として使用していなかったのでしょうか。そこで、もう少し明確さを提供していただけますか?リソースと言うと、純粋に物理的な部品についてではなく、何を指しているのでしょうか?

Simon Schalit: 製品を修理または製造する場合、人々は材料表という概念を参照することがあります。材料表は、何かを完成させるために必要な部品のリストです。飛行機、エンジンなどです。しかし、これは問題の一部に過ぎません。実際にタスクを実行するためには、他のタイプのリソースも必要になります。

主に、それらのリソースは人々から得られるスキルと、消費されるわけではないが使用される機器です。そして、それらは非常に高価であり、無限の量を持っているわけではありません。例えば航空に関して話している場合、テストベンチなどです。ですので、すべての部品が利用可能であるだけでは十分ではありません。機器(テストベンチ、クレーンなど)とそれらを安全かつ技術的に有効な方法で操作し、部品を組み立てるための人々を確保する必要があります。

したがって、材料表とその使用方法について話すとき、私たちは材料表の概念ではなく、問題を包括的に捉えるためのリソース表の概念を使用することを好みます。それがより正確であり、単に材料だけではなく、問題全体を含んでいるからです。

Conor Doherty: 了解です。では、材料表という用語を再導入したので、おそらくこれを見ている人はおなじみだと思いますが、リソース表の視点と、具体的にはどのように対比できるのでしょうか?例えば、MRO(航空機の整備・修理・オーバーホール)を使用した決定を考えて、リアルタイムでBOM(材料表)の視点とより洗練されたリソース表の視点の違いを説明していただけますか?

Simon Schalit: 了解です。通常、MRO活動や製造活動は特定の順序で行われるさまざまなステップに従います。前に行うべきこと、後に行うべきことがあります。ただし、各ステップは独自のリソース表で定義することができます。つまり、この特定の修理ステップを実行するために必要な部品のリスト、異なるスキルを持つ異なる人々がいるかもしれないので、人々ではなくスキルのリスト、そして機器のリストです。

部品は通常、組み立てられるという意味で消費されます。スキルは同じように消費されるわけではありませんが、一定期間にわたって時間的な観点から消費されます。機器も同様です。これらの3つの要素、部品、スキル、機器は、それぞれ独自の変動要素を持っています。

部品の変動要素は通常、在庫があるかどうかです。これは単純に言えばそうです。その背後には、主にリードタイムの変動要素があります。もちろん、注文を適切なタイミングで行うかどうかもありますが、主にリードタイムの変動要素です。

スキルに関連する変動要素は、人がタスクを実行するために存在し、利用可能であるかどうかによって異なります。つまり、一般的な人間に関連するすべての変動要素が含まれます。例えば、その人が病気であるか、計画が正しく行われたか、法的な観点から有効なスキルを持っているかなどです。実際、この種の変動要素はリードタイムよりも把握や制御が難しいです。誰かに病気にならないように強制することはできません。もし人が病気であれば、病気です。

もちろん、機器の利用可能性もあります。これも一定期間にわたって消費されますが、壊れている可能性は少ないです。同様に、壊れている、修理中である、または他のエンジンや航空機でまだその特定のタスクから解放されていない可能性があります。これらは、私が言うならば、3つの要素であり、それぞれが変動要素を持っており、それが問題を難しくしています。

Conor Doherty: さて、その点については、具体例を挙げて、従来のMRO(メンテナンス、修理、オーバーホール)の材料リストの観点と、私たちのクライアントのリソースリストの観点を比較してみましょう。修理する必要があるA380だとします。月曜日の朝、エンジンAを修理する必要があります。私たちが入ってきて、材料リストの観点で考えてみましょう。つまり、物理的な決定論的な材料リストの観点です。修理に必要な部品の数を知っています-そのエンジンを修理するためには100個の部品が必要です。月曜日の朝に入ってきて、私たちはすべての部品を持っています。SimonとConnorは不在です。Simonは何かを教えていて、Connorは重いものを持ち上げて背中を痛めたので、私たちは利用できません。

部品はすべて揃っているので、その部分については運が良いです。100個の部品があります。実際にはすべてのツールもあります-20個のツールが必要かもしれません。ですので、100個の部品と20個のツールがありますが、重要なスキルが不足しています。すべてのスキルが不足しているわけではありませんが、特定の部品を取り付けるためにSimonが必要であり、監督するためにConnorが必要です。リソースリストの観点では、このような場合にどのような意思決定が行われるのでしょうか?

Simon Schalit: リソースリストを持っていることが最も大きな違いを生むわけではありません。リソースリストは、私が説明した3つのセグメントに存在するさまざまな不確実性を組み合わせ、あなたが説明したようなインシデントがどれくらい起こり得るかを把握することができます。そのような問題に対応できるように組織を整える必要があります。

しかし、あなたの例を考えてみましょう。すべての部品が揃っていて、すべての機器も揃っていますが、人々がそろっていないということは非常に頻繁に起こります。現在、人々はそれに対処するために、修理を行う大きなワークショップで、毎朝、おそらく1日に2回、異なる修理ラインを担当する人々が集まり、その日のスケジュールを再構築しようとします。

不足している部品や人員などを確認し、“今日の計画は存在しない。存在しない。だから、私たちができる最小限の変更は何だろう?私たちは人間であり、時間があまりありませんから。目標からあまり逸脱しないように、スケジュールに対して最小限の変更を行うことができるでしょうか?”

問題は、このような最小限の努力の論理がうまく機能しないことです。人々がこれを行うのは、他に手段がないためですが、非常に単純な理由でうまく機能しません。

プランを少し変更するという考え方は、単純な状況では、その最小限の変更が最小限の影響をもたらすという考え方に基づいています。変更の量と影響の量には、ある種の連続性や直線性があるという仮定があります。このような仮定があるため、最小限の変更を行い、それが多くの影響をもたらさないことを期待します。

問題は、スケジューリングについて話しているときには、数十、もしくは数百もの異なるアクティビティを再配置することになり、それぞれが独自の制約と変動要素を持っているということです。変更の大きさと影響の大きさには、ある種の関連性があるという考えは、残念ながら幻想的なものです。

ただし、人間の思考は限られているため、一般的な影響を推定しようとすることさえできません。ですので、最小限の変更に制限をかけ、最小限の影響を期待することになります。ただし、確実なことは、最初の計画が良い計画であったか、最適な計画に近かったかどうかに関係なく、変更を行うと、新しい計画が新しい最適な計画にほんの少しでも近づいている保証はまったくないということです。単に機能する計画です。

Conor Doherty: それを反映させてみましょう。もし私が間違って理解していたら訂正してくださいね、とても興味深いポイントです。先ほど、SimonとConorが不在で、エンジンAに取り組む必要があると話しました。さて、Joannisは、カメラの後ろでビデオグラファーも務めるエンジニアであるMaxが、SimonとConorと同じスキルを持っていると気づきました。彼を予定していた仕事から引っ張ってきて、エンジンAに取り組ませることにしました。問題解決です。だから、私は1人を移動させるだけです。

しかし、それによって実際に過大な影響が生じる可能性はありますか?なぜなら、MaxがエンジンAに取り組むためにかかる時間と同じ時間で、彼はエンジンB、C、D、E、Fのタスク1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12を行うことができ、それらの組み合わせによってエンジンAだけに取り組むよりも大きな財務的リターンが得られる可能性があるからです。

Simon Schalit: はい、その例は完全に正しいです。人々が心に留めておかなければならないことは、それらのタスクを特定の順序で実行する必要があるということです。ですので、1つのタスクが完了しない場合、そのタスクが完了するという条件の下で予定していたすべてのことが実現できなくなるという問題が生じます。

ですので、他の何かから誰かを引っ張り出して「タスクAをやってください」と言っても、B、C、Dを行うことができます。しかし、問題は、この人物が他の何かを行う予定だったことができなくなり、また連鎖的な影響も生じるということです。バタフライ効果のようなものがあり、人間にとって非常に難しいのは、どのバタフライ効果が財務的に最も大きな影響を与えるのか、どのオプションを選ぶべきかということです。それは本当に難しいことです。非常に小さな、それほど複雑でない環境でもそうです。大規模なMRO活動の規模に持ち込むと、最適に近いことができると思うという考えはばかげています。

Conor Doherty: ここで私たちがどのように見えるかについて非常に注意を払いたいと思います。メッセージは、人々が愚かだというものではありません。私はMROの会議に参加した経験から、私たちは非常に賢く、才能のある人々と取り組んでいると理解しています。ただし、非常に賢いエンジニアまたは非常に賢い人々のグループに、毎日何度も、複数回、数十億ドルの航空会社のために非常に複雑なイベントの連続を再構築することを期待するのは合理的ではありません。あなたの提案は、それを行うのではなく、別の方法を取ることですか?

Simon Schalit: はい、正しいです。留意すべきことは、人々がこれを行ってきた理由があるということです。まず、代替手段がなかったためですし、また、問題が発生することは当然だという前提に依存していました。一般的には、サプライチェーンの残りの部分では、それほど頻繁には発生しません。しかし、この特定の文脈では、毎日起こるのです。それが問題です。だからこそ、人間は圧倒されるのです。無能や愚かだからではなく、単に人間はこの問題を処理するために配線されていないのです。

ですので、私たちが異なる方法でそれを行う提案は、もちろん、機械、コンピュータ、アルゴリズムにそれを行わせることです。これは新しいものではありません。この種の組織の問題は、特に過去数十年間の計算能力の向上とともに、コンピュータによって取り組まれてきました。ただし、ここでは、非常に複雑な文脈で、非常に複雑なイベントの連続があるという問題があります。各イベントには、複雑なリソース、依存関係、不確実性が伴います。

従来の取り組み方は通常、非常に満足のいく方法では機能せず、さらに重要なことには、十分に速く機能しません。それが問題です。コンピュータにそのような問題を解決するように依頼し、十分に優れたアルゴリズムを構築すれば、十分な時間と計算能力をその特定の問題に割り当てれば、良い解決策が得られる可能性があります。それは困難なことです。多くの解決策はこの段階にすら到達しないのですが、それは可能です。

問題は、あなたが直面している状況が月曜日の朝であるということです。ワークショップは、もしそれがまだ始まっていない場合は、すでに作業を開始する必要があります。なぜなら、通常、月曜日の朝だからです。このような部品が不足しているし、この人物が不在です。問題を解決するために数時間の余裕があるわけではありません。数分しかありません。時間は貴重であり、航空業界では、時間はお金です。ですので、その問題を数秒または数分以内に解決する必要があります。そして、それは非常に緊急な問題です。

そこが本当に困難になるところです。ですので、私たちが開発したのは、その問題を十分に解決するためのアルゴリズムです。あなたの解決策が最適であることを証明することは不可能ですが、他の解決策と比較して非常に優れた解決策であり、財務的に見て数分以内に非常に優れた解決策が得られることを証明できます。私たちのクライアントは通常、問題を解決するために持っている時間の数分にかなり厳しい要求を持っています。

その背後にあるアイデアは、数学とコンピュータの詳細には触れませんが、コンピュータの能力を利用し、解決策そのものではなく、数分以内に問題を解決できるソルバーの構造をどのようにするかについてです。実際、それはメタの問題です。それについて何時間も話すことは非常に興味深いことですが、今はその時間がありません。肝心なのは、解決策を見つけるのではなく、前の理想的な解決策に基づいて計算時間があるときに解決策を見つけるソルバーを見つけたいということです。

Conor Doherty: クライアントの視点からすると、彼らは解決策を望んでおり、新しいシーケンスをできるだけ早く生成したいと思っています。ここで少し掘り下げてみたいのは、この会話で期待管理を行う観点から、6分、もしくは3〜6分で、例えばエンジンの修理のための操作の巨大なスケジュールを再生成できるという点です。それが何を意味するかの期待管理に関して、これは完璧であるとは言っていない、もし10年間考えたとしてもより良いものが出てくるわけではない、ということです。単に、これは現在利用可能なものを反映した良い解決策であり、財務リスクを管理するものです。

それはそうですね。

Simon Schalit: はい。

Conor Doherty: これらの利用可能なリソースを使用して新しいイベントのシーケンスを行うことは、具体的な財務的な結果をもたらします。

Simon Schalit: はい、それが正確に私たちが行っていることであり、あなたが望んでいることでもあります。それは必要なものです。あなたは単にスケジュールを再生成するだけでなく、クライアントに現実を変える可能性を与えたいのです。それが「もしも」のシナリオと呼ばれるものです。

たとえば、今日1人が不在だと、遅れることになります。私は良い解決策を見つけることができますが、私が見つけた良い解決策でもまだ1人足りないため、以前の状態よりも良くなるわけではありません。すべてが少し遅れます。ですので、クライアントには、例えば明日の通常のスケジュールに1人追加するか、ワークショップが通常閉まっている日に追加の1日を開けるかといったシナリオを生成する機能を提供したいのです。例えば、ワークショップが通常閉まっている日に土曜日に開ける場合、どれくらいの時間を得ることができるかを知りたいのです。

L4 ですので、ツールは実際に起こっていることをシミュレートできるようにする必要があります。なぜなら、おそらく今日行うことになるでしょうが、クライアントが現在取ることができる緊急対策を「もしも」シナリオとしてシミュレートできるようにもしたいのです。ただし、これらの緊急対策の結果がどうなるかを理解することが重要です。なぜなら、これらの緊急対策はその名の通り緊急時にしか使われないからです。通常の活動にはお金がかかるため、通常の活動には使用しません。通常、多額の費用がかかります。そのため、通常の活動には使用しません。

Conor Doherty: 例えば、最後の瞬間に部品を調達するためのAOG価格のような例です。

Simon Schalit: そうですね、1つの部品が不足して作業が停止する場合、その特定の部品に対して支払いをする意思が高いです。これは、航空産業では当然のことであり、自動車産業でも非常によく知られています。彼らは、高額な価格で不足している部品を出荷する準備ができています。

Conor Doherty: なぜなら、出荷しないことの財務上のコストがさらに大きいからです。

Simon Schalit: まさにその通りです。したがって、クライアントには、その緊急対策の利益の見積もりを提供して、財務的な観点からその緊急対策のコストを考慮することができるようにしたいのです。彼らはその決定をするためにそれを知る必要があり、その決定を会社内で弁護するためにそれを文書化する必要があります。なぜなら、高額な緊急対策に頼ると、上司や会社全体にその責任を問われることになるからです。

Conor Doherty: もう一度言語について非常に注意したいと思います。あなたは「もしも」の緊急シナリオについて言及しましたが、会話の前半で、緊急事態の認識とそれがやや歪んでいることについて話しました。人々の緊急事態の認識は少し単純かもしれません。ですので、それらを別々に説明していただけますか?

APUの製造や修理、または飛行機全体の製造について話している場合、多くの部品、多くのツール、多くの人々が関与します。飛行機全体の製造について話している場合はなおさらです。50万個の部品、数百のツール、おそらく数百人のエンジニアや技術者が関与します。ですので、リソースの要素が不足しているような緊急事態について話すとき、私たちが話しているリソースの規模を考慮すると、「緊急事態」という用語は、かなり頻繁に起こることであり、少なくとも確率的に非常に高いことを反映している正しい用語なのでしょうか?

Simon Schalit: はい、まあ、理解しておかなければならないことがあります。航空産業について話している場合、航空産業は自然にまたは設計上、非常にリスク回避志向の強い産業です。問題は、サプライチェーンにおいて、予想外の事態に対して行うすべての決定が賭けであるということです。将来が予想通りになることを賭けています。この前提に基づいて賭けをするのです。

この賭けはリスキーであるかどうか、またはカジノのようなプレイヤーではなくカジノのように行動することが望ましいかどうかについては、この賭けのメタファーについて議論することができます。しかし、本質的に重要なのは、スケジューリングに関する文脈、私たちが話していた文脈において、将来に対して行う賭けが非常に複雑であるということです。将来が予定通りに進むという考えは現実的ではありません。計画通りには進まないでしょう。

Conor Doherty: おっしゃる通りですが、それは興味深いポイントです。たとえば、エンジンを修理するためには100個の部品が必要です。月曜日の朝には100個の部品、10個のツール、5人のエンジニアが必要です。それが私が計画している将来です。それはどれくらいの確率で実現するのでしょうか?そこから話を進めてください。

Simon Schalit: はい、そのリソースをすべてそろえることを前提に計画を立てます。理論上は順番に進むはずのイベントのシーケンスを計画します。しかし、次元の呪いというものがあるため、実現することはありません。例えば、99%のサービスレベルで100個の部品を考えてみましょう。すべての部品が正しい場所に正しいタイミングで揃う確率は40%未満です。つまり、実現しないのです。

問題は、企業がリスク回避型であるため、彼らが持つ反射的な反応は「99%のサービスレベルでは十分ではないので、もっと高くする」ということです。部品について話している場合、99%のサービスレベルとは、部品が実際に到着するまでのリードタイムの変動を考慮して、より早く注文をするということです。なぜなら、部品に対しては主な不確実性があるからです。

ですので、99%から99.9%のサービスレベルになるまで、ますますバッファを増やしていきます。ただし、100個以上の部品が必要な場合、満足できる組み合わせのサービスレベルに到達するために必要な金額は手に入りません。つまり、「サービスレベルを押し上げて、自分が考えた計画を実行できることを保証する」という従来のアプローチは、必ずしも妥当な方法ではありません。

もちろん、航空機産業では高いサービスレベルが必要です。しかし、必要なのは、最も効率的かつ費用効果の高い方法で計画を変更する手段です。これにより、手元にある情報に基づいて即座に考え出した新しい計画が最善の計画であることが保証されます。実際、これは計画通りに進むという甘い考えではなく、毎朝正しいツールを持たない人々が新しい計画を考案しようとすることとは大きな違いがあります。

Conor Doherty: ですので、要点をまとめると、数学的な観点から言えば、必要な物理的な部品、必要な物理的なツール、そして一連のアクションを完了するために必要な抽象的なスキルや物理的な人々をすべてリストアップすると、これらの要素が孤立して発生するわけではないことを考慮すると、月曜日の朝には何かが欠けている確率は非常に高いです。次に何をすべきか、どこに行くべきか、誰がいるか、何が利用可能かなどを考えるために動き回るたびに、すべてに即座に重要な財務的な影響があります。私は正しく理解していますか?

それは正しいですし、新しい計画を立て直すために失われる時間や、最適ではない新しい計画に従うことで失われる時間も非常に高価です。通常、この2番目の部分は定量化するのが少し難しいため、痛みを伴わないとされていますが、実際には非常に高価です。MROや航空機製造活動に関しては、新しい計画を立てる能力の効率性がわずかに向上するだけでも、財務的な観点から見て非常に大きな影響を与えることができると想像してください。

Simon Schalit: はい、実際には、日常の業務では、新しい計画を立てる作業が非常に時間がかかり、困難です。ワークショップは、今日知っている問題にのみ焦点を当てます。他のことに時間を割く余裕はありません。そのため、翌日には、まだ修正されていない古い問題に加えて、新しい問題が存在します。

Conor Doherty: それも思い浮かびますし、ちょうど言った通りです。私たちは主に直接的な影響について話してきましたが、実際には、他のプロセスにも間接的な影響があります。実際、これらは真空中で発生するわけではありません。一つから他の一つへと移り、またこの部分が再びこの部分に追加されます。BOMのサブアセンブリが大きな部品を完全に作り上げます。しかし、契約上の義務も考慮する必要があります。たとえば、航空機を運用に戻さなかった場合、MROであれば、財務的な影響があります。

直接的な影響と間接的な影響がありますが、ここでの重要なポイントは、最適なスケジュールには何百、何千もの意思決定が関与しており、それぞれの意思決定には財務的な影響があるということです。そして、何かが欠けているために間違った方向に進んだ場合、それは非常に高い確率で起こるということです。明日ではなくても、明後日や明々後日に起こる可能性があります。これには財務的なコストがかかります。

Simon Schalit: はい、実際には、日常の業務では、新しい計画を立てる作業が非常に時間がかかり、困難です。ワークショップは、今日知っている問題にのみ焦点を当てます。他のことに時間を割く余裕はありません。そのため、翌日には、まだ修正されていない古い問題に加えて、新しい問題が存在します。

しかし、新しい問題の詳細を見ると、その半分は前日に知っていたかもしれません。予測することができたかもしれません。しかし、実際には、私たちが目撃した実践では、人々は今日解決しなければならない問題に焦点を当てるため、次の数日の問題を予測するための時間や知識を持っていないことがあります。これにより、問題は時間の経過とともにますます大きくなり、MRO活動や製造活動での遅延が蓄積されることが通常です。もちろん、契約上の違反も含まれます。

Conor Doherty: また、それは非常に重要なポイントです。プロセスが孤立して発生しないように、行動の結果や外部要因も孤立していないのです。したがって、バックログの蓄積やそれに伴う財務的な影響の蓄積は、あなたがそれを認識しようと思っているかどうか、考えようとしているかどうか、行動しようとしているかどうかに関係なく、背後で続いています。また、それに対処しようとして問題を解決したとしても、見落とした変数があるため、背後では、私たちは人間ですから、あなたも人間ですから、私たちは人間ですから、台帳、請求書、メーターは背後で動いています。あなたはそれが起こっていることさえ知らないかもしれません。

では、スケジュールの最適化の詳細について少し進めてみましょう。部品やツールの在庫の側面について話しましたが、スキルについて話すとき、単に、例えば、その部品、そのツールを取って、Simonをあのエンジンの作業に送るだけなのでしょうか、それとももう少し微妙なのでしょうか?

Simon Schalit: まあ、それはもう少し微妙になるでしょう。通常、それには複雑さのセットが伴います。基本的に、出力は、材料、部品、装置の推奨割り当てのセットと計画として表示されます。この部品はその航空機またはエンジンに割り当てる必要があります。この特定の装置は、この時間帯にその航空機またはエンジンで使用する必要があります。そして、この特定のスキルを持つこの特定の人物は、この特定のエンジンまたは航空機にこの期間中に割り当てられる必要があります。システムは、配置する各タスクに設定された制約のいずれも違反しないことを保証する必要があります。

複雑さに関しては、部品について話している場合、通常はかなり単純です。部品は、部品表の一部であるため、タスクに割り当てられます。もちろん、部品を持っている必要がありますが、それは保証されていません。通常、可能な限り交換できますが、割り当てるタイミングは自分で決め、再割り当てを避けるために可能な限り最後の瞬間に割り当てようとします。しかし、それは単純な部分です。奇妙なことに、それが最も注目される部分です。なぜなら、通常、それについては最も制御できると感じるからです。

しかし、人や装置の割り当てに関しては、通常は一緒になり、少し複雑になります。特に、1つのスキルだけでなく、複数の人々の異なるスキルが同時に必要なタスクがあるためです。技術的な目的や安全上の理由であるかどうかに関係なく、ワークショップの中でエンジンを移動する際にクレーンを操作するには、少なくとも2人が必要です。クレーンを操作できる人と、何も間違っていないことや通路が確保されていることを確認するためにそこにいる人です。最低限、それが起こることでしょう。

したがって、それらのリソース、特にスキルを、完全に独立したエンティティとして考えることはできません。それはあまりにも簡単すぎます。ほとんどの場合、それらは同じ場所で同じ時間に同じタスクに利用可能である必要があるという制約を伴っていると考えたいと思います。そして、タスクは同時に、同時ではなく、順番に、または順番に行われることができる選択肢があります。さまざまな種類の組み合わせがありますが、アルゴリズムは単に最適な有効な解決策を見つける必要があります。これらのスキルを消費している間、他の場所には存在しないことを考慮してください。

これにより、問題は非常に困難になります。タスクAを実行するために2人が必要な場合、それらは特定の時間に利用可能である必要があります。したがって、彼らがやっていたことはどんなにかかわらず、ほぼ同じ時間に終了する必要があります。そうすれば、両方がその特定のタスクに移動するために利用可能になります。これは実際には簡単ではありません。ほとんどの場合、そのうちの1つはおそらくもう一方が終わるのを待っていることになるでしょうし、それはかなりコストがかかります。できるだけそれを避けたいのです。時間は金なのです。それらのスキルは非常に価値があります。

Conor Doherty: はい、また、聞いている人にとっては魔法のように聞こえるかもしれません。私はそれに気づいています。なぜなら、Lokadが今行っていることは、スケジュールに焦点を当てるだけです。在庫についてはすでに話し合っており、他の資材もあります。私たちは、これを取って、この部品とこのツールがその場所にその時間にあるように確認し、Simonがその時間からこの時間まで作業するようにそこに行くと言えるのでしょうか?

Simon Schalit: はい、それがほぼ私たちが言っていることです。しかし、実際には、問題を全体として考えると、別々に見ると、それぞれが容易ではなく、実際にはコンピュータの助けなしでは人間が正しく行うことはほぼ不可能です。ベットの部分、つまりベットの結果を理解すること、そして配置の部分、再配置の部分、計画の部分があります。

ベットの部分では、戦略を理解し、お金に関することを考える必要があります。私が少し前に使った非常にシンプルなイメージ:人間は、それらのベットを置かなければならないとき、自分の知識や直感に頼るでしょう。基本的に、彼らはカジノのプレイヤーとして行動し、それに伴う偏見や感情を持っています。最近、特定の部品に問題があった場合、彼らはその部品に対して非常に大きなバッファを設ける可能性があります。それはバイアスです。

もしもマシンが正しく調整されていれば、カジノとまったく同じ戦略に従います。同じベット、同じゲーム。戦略に従って勝つのはカジノです。戦略に従わない、または少なくとも文書化された一貫した戦略に従わないのはプレイヤー、人間です。私たちの場合、カジノが勝ちます。カジノは常に勝ちます。それは魔法ではありません。計算が難しいかもしれませんが、最適な戦略が存在することを理解し、この最適な戦略から逸脱したくないのです。

したがって、この特定の部分に関しては、魔法ではありません。私たちが実際にこのビジネスに精通している人々から、キーコンセプトを抽出し、それをコンピュータ内で戦略に変換することを確実にするのです。それがサプライチェーンの科学者が行うことです。魔法ではありません。戦略を構築する一貫したプロセスです。

再配置に関しても、魔法ではありません。再配置は、計算能力といくつかの数学的なトリックの組み合わせです。計算能力はほとんどの人にアクセスできます。特に私たちが行っているようにクラウドコンピューティングを使用する場合は。しかし、私たちだけではありません。多くの人々が私たちよりもはるかに多くの計算能力にアクセスできます。しかし、正しく使用すれば、その問題を解決することができます。

ただし、これらのトリックは純粋に数学的なものではありません。それらは、問題の実際の形態を考慮に入れた方法で、核心的な数学的な側面を組み合わせたものです。非常に大きな一般的なソルバーにそれを入れて数時間実行し、最後に良い解を得ることを期待することもできます。おそらくうまくいかないか、うまくいっても時間がかかりすぎるでしょう。数学的なアプローチが、その特定の種類の制約、構造に合わせて調整されることを確認したいのです。

Conor Doherty: さて、私が追加で聞きたかったのは、Lokadが行おうとすることについて、強調されるべき広範なメッセージに関連する重要なポイントです。おそらく、クライアント企業の実践者がいるかもしれませんが、その情報を得て、それを戦略に組み込むこと、つまり意思決定プロセス、意思決定を行うアルゴリズムに取り込むことが目標です。

その理由は、確かに、あなたも同意すると思いますが、一つの選択肢や意思決定において、非常に熟練した人はアルゴリズムよりも優れているか、少なくとも同等であるかもしれません。しかし、航空機全体または数十万の部品、数百のツール、数百の人々を修理するという複雑さのスケールについて話しているとき、人間が自動化された意思決定プロセスよりもすべての意思決定をスケールで行うことができるという考えは合理的ではありません。それが私が使う形容詞です:合理的ではない。

Simon Schalit: 一人、またはチームであっても。

Conor Doherty: チーム、まさにそうです。

Simon Schalit: 人間の心はそのようなことには向いていません。そして、私はこのようなコンピュータと人間の二重性のようなものについて言及する機会を利用したいと思います。もし私がAIという言葉を使うなら、それは単なるツールです。それはツールであり、それ以上のものではありません。私たちがこれらのアルゴリズムを構築する際の真の課題は、人間の心から知識を抽出することです。私が言いたいのは、人間の心は戦略に非常に優れているが、戦術レベル、より詳細なレベルでは迷子になるということです。

それは迷子になるのは、物事の数が非常に多いためですし、非連続的で非線形な変数がある場合、あなたが世界で最も優れた数学者であっても、それを頭で解決することはできません。それは不可能です。それはあなたが誰であろうと関係ありません。人間はそれをツールなしで行うことはできません。しかし、人間は物事の財務的な結果を理解することに非常に優れています。

最終的には、彼らは会社がどの方向に進むべきか、会社が特定の信頼性でクライアントにサービスを提供できることの重要性、それに対するコストの重要性を決定するのは彼ら自身です。彼らはそれらの数字を把握しています。問題は、彼らが自分たちがアイデアを持っていることを知らないということです。彼らは直感を持っており、その直感が彼らに「高いサービスレベルが欲しい」と言わせたのです。もし彼らになぜ高いサービスレベルが欲しいのか尋ねると、それが重要だと言います。

サプライチェーンの科学者が行う主なことの一つは、なぜそれが重要なのかを説明させることです。もし重要ならば、それは在庫切れのコストが高いと考えているということです。さらに進めましょう。それはドルやユーロ、財務的な観点でどういう意味ですか?その知識を抽出したら、それを使用して私が話していた最適な戦略、戦略的な情報を考慮に入れた最適な意思決定を実装するために使用できます。

この場合、コンピュータは目標を達成するために最適な選択肢とリソースの割り当てを出力します。それがコンピュータの役割です。それは何も発明しません。それは人間を無力にするわけではありませんが、人間の心ができないことを行います。

Conor Doherty: 完璧な転換です。それでは、以前、私はMROの会議や見本市に参加したことがあります。ブースのポスターのテンプレートの一つは、手が紙くず入れの上に直接置かれているもので、紙くず入れに折りたたまれた紙の断片が落ちています。これらの紙の上には特定の用語が書かれており、小売業または航空宇宙イベントによって適応されます。このイベントでは、FIFOと最小最大安全在庫という用語が紙くず入れに落ちています。これは挑発的なものです。

明らかに、人々が近づいてきて、理解してくれれば、それについてコメントします。しかし、また、これはうまく機能します。なぜなら、私たちがこれらの概念に批判的であることを実際に知らない場合、人々が近づいてきて「ああ、興味があります。もっと教えてもらえますか?」と言うからです。

Simon Schalit: はい。

Conor Doherty: 実際のところ、多くの人々がFIFOを本当に好きです。それが最も多く聞いたものです。話すとき、緊急時の迅速な対応策について早く動くことが非常に重要です。迅速に動くことは非常に重要です。ですので、もし私があなたに反対する人を代表するとしたら、彼らはおそらく「まあ、私は既にヒューリスティックを持っています。既に一般的な意思決定ソルバーを持っています。リアルタイムで非常に高速に動作する非常に低い解決策です。それがFIFO、先入れ先出しです。」と言うかもしれません。それに対して何と言いますか?

Simon Schalit: まあ、FIFOは確かに長い間存在しているアルゴリズムです。実際、私たちの市場で最も大きな競合他社だと言えるでしょう。FIFOの問題は、はい、非常に高速に動作し、はい、人間が理解しやすいということです。なぜなら、先入れ先出し、それ以上直接的なものはありませんから。また、良い利点は、それが合理的に思えるということです。何かが最初に来たら、それを最初に処理したいです。なぜなら、すべての要素が同じ時間を要すると考えられる場合、遅れる可能性が最も高いからです。

ただし、サプライチェーンの古い概念の多くと同様に、必ずしも悪いわけではありませんが、いくつかの仮定に依存しています。最初の仮定は、単純な環境にいるということです。それはどういう意味ですか?FIFOを使用して作業する場合、それは先入れ先出しです。その仮定は、もし私たちがまだ航空機について話しているなら、すべてのエンジン、すべての飛行機が完全に交換可能であるということです。会社の視点、戦略の視点から見て、財務的には同じです。リスク管理の観点から見ても、すべて同じです。1つに遅れるか、もう1つに遅れるかはまったく同じです。

現実にはそれは真実ですか?全くそうではありません。異なる顧客がいるし、異なるタイプの飛行機もありますので、同じことではありません。1つのエンジンの遅延1日と別のエンジンの遅延1日は同じことではありません。しかし、仮にそうであったとしても、1つのタイプの飛行機に対して1つの顧客のみをサービスする完璧な世界を想像してみましょう。

問題は、1つの航空機または1つのエンジンに直面する問題を解決するために必要な努力が、必ずしも同じではないこと、おそらくは別の問題を解決するために必要な努力とも同じではないことです。エンジンが同じであっても、修理の請求書、それらのエンジンで行う必要のある作業は同じではありません。仮に同じであったとしても、それらの2つのエンジン内で壊れている部品はまったく同じではありません。それがエンジンを開けるときに持つ不確実性の一部です。壊れているもの、腐食しているものを発見します。

Conor Doherty: それがそこにあるとは知りませんでした。

Simon Schalit: まさにその通りです。ですので、「ああ、エンジンAに集中しよう。なぜなら、エンジンBよりも先に来たから」と言うのはあまり意味がありません。たとえすべての努力をエンジンAに注ぎ込んでも、問題を実際に修正するのには多くの時間がかかるでしょう。一方、おそらくエンジンBでは非常に速く修正できるかもしれません。

はい、エンジンAに進展していると言えるかもしれませんが、エンジンBを修理し終えると、それはワークショップから出ていきます。ですので、別のエンジンが入ってくるスペースができますし、このエンジンを事前に検査して必要なものを把握するスペースもできます。1つの顧客にサービスを提供したので、おそらくそれに対してお金を得ることができ、それは他の作業の資金調達に役立つでしょう。

ですので、物事を行う順序には結果が付随しています。異なる活動に投資される1分ごとには同じ価値がないのです。なぜなら、それには同じ結果が得られないからです。同じ潜在能力を引き出すことはできません。

FIFOはそれに全く気付いていません。FIFOは修理や製造の連鎖に対する単純化されたビジョンです。誤解しないでください、それは悪いわけではありません。適切なツールを使わずに使用できる解決策の中で、おそらく最良のものの1つです。しかし、考えてみると、問題を過度に単純化したくはありません。特に、かかる財務的な影響を考慮する必要がある場合です。

Conor Doherty: もちろんです。そして、私たちはわかりやすい例を意図的に取り上げただけで、ポイントを説明するためです。しかし、もちろん、2つのプロセスだけではありません。エンジンAの修理とエンジンBの修理は別々のスケジュールやシーケンスです。通常はもっと多くのものがあります。ですので、頭の中で表にまとめるか、Excelシートを使うか、ソルバーを使うかしなければなりません。そして、そこで重要なのは、コストが非線形であるということです。必ずしも同じではなく、それについて気をつける必要があるか、またはそれについて財務的な影響を知る手段を持っているかです。

Simon Schalit: もちろん、単純な割り当ての問題もあります。エンジンAとエンジンBの両方が同じ部品を必要としている場合です。デフォルトでは、エンジンAに割り当てるでしょう。しかし、何らかの理由でエンジンAには不足している5つの異なる部品が必要であり、一方エンジンBにはその1つの部品だけが必要な場合、その部品はエンジンBに割り当てるべきです。なぜなら、それが唯一不足しているものだからです。それは行けますが、持っている唯一の部品をエンジンAに置いても何もしません。なぜなら、まだ他の4つの部品が不足しているからです。FIFOはそれに気付いていません。

Conor Doherty: さて、もう一度、先ほど言及されたポイントを強調したいと思います。可能な限り、私たちの立場を示すことが重要だと思います。そして、私は公にも私的にもこれを決して言ったことはありません。「FIFOを適用することは愚かで素朴なことではない」と。多くの場合、これは問題に取り組む人間の心が問題にアプローチし、最善の利用可能なツールを使用することです。おそらく優れたツールが存在しない場合、人々は理解可能で、表面的には機能するものにデフォルトで向かいます。

この長い会話に基づく私の理解は、基本的な価値診断は財務的な観点で非常に限定的であるということです。私が言うのは、「ああ、エンジンが外れたので、それには財務的な価値が追加された、または価値が追加された、それは完了した」ということです。そして、あなたが今日説明していることは、直接的な財務的な考慮事項とより大きな間接的な財務的な考慮事項があるということです。正直に言って、人間の心は本質的にそれに気付くことができません。あなたは設計の性質について話しました。本質的に、人間の心は規模の大きな非線形性や意思決定の外部的な財務的な結果を理解することができません。これが私たちが自動化を使用し、この情報を抽出して繰り返し可能な意思決定エンジンに変換することが重要な理由です。

Simon Schalit: はい、私たちの立場は非常に明確です。サプライチェーンにおける意思決定の未来はすべて自動化に関連しています。そして、文脈がより複雑であるほど、それが重要になります。私たちにとって、それが進む方向です。

Conor Doherty: 結論として、何ができるかについて信じられないほど正確で重要な主張を聞いた人々に対して、「Simon、あなたが説明していることは遠い未来のことであり、魔法のようであり、不可能だ」と思っている人に対する30秒の回答は何ですか?

Simon Schalit: それはすでに起こっています。それは過去数年間に起こっていることであり、一般的なサプライチェーンの方向性です。規模における自動化と、ますます細かいレベルでの自動化です。なぜなら、私たちは計算能力を持っており、サプライチェーンの科学者のおかげで、必要なデータや情報、戦略的および財務情報をアルゴリズムやコンピュータにもたらす能力を持っているからです。したがって、規模で適用される戦略は人間によって設計され、その目標に最適化されるものです。

Conor Doherty: 以前にも似たような質問に対して、実際にはそれが可能であると信じられない人々の驚きは、実際にリアルタイムで行われていることを考えると驚くべきものです。したがって、月曜日の朝にスケジュールを見直さなければならない重要な意思決定者や関係者は、実際にはコンピュータやアルゴリズムを使用していることと同じプロセスを行っています。最適化された解決策を探しています。ですから、それは魔法ではなく、そのプロセスへの技術的な介入です。

Simon Schalit: はい、彼らは手作業でそれを行っています。非常に苦痛な方法で行っています、と言っても過言ではありません。彼ら自身と会社のために苦痛です。彼らは最適化された解決策にたどり着いていませんが、それはスキルの不足ではなく、ツールの不足のためです。したがって、私たちが提供しているのは、グラニュラーレベルで不足している人間の要素を実際に置き換えるために必要なツールであり、戦略的レベルで理想的な人間の要素を保持するものです。つまり、コンピュータのグラニュラーレベルと人間の戦略的レベルを組み合わせています。

Conor Doherty: Simon、お時間をいただきありがとうございました。これ以上の質問はありません。楽しかったです。

Simon Schalit: 私も同様です。再度お時間をいただき、ご視聴いただきありがとうございました。